數據中心充滿了計算和網絡設備，是收集、存儲和處理數據的中心。隨著信息世界越來越依賴數據密集型技術，數據中心的能源使用也日益受到關注。
如果全世界正在使用越來越多的數據，那么它肯定會越來越消耗能源，但一項迄今為止最全面的分析顯示，事實并非如此。
論文頁面截圖（來源：Science 官網）
今天凌晨，Science 雜志發(fā)表了美國西北大學和勞倫斯伯克利國家實驗室（LBNL）的最新研究成果，為了能夠較為科學準確地探究數據中心能源使用情況，研究人員開發(fā)了迄今為止最詳細的全球數據中心能源使用模型。
通過該模型研究人員發(fā)現，過去十年全球數據中心的能耗使用比人們想象中的要少很多，盡管對數據的需求在迅速增加，但在過去十年中數據中心的大量能效提升使能源使用保持了大致平穩(wěn)的水平。
全球數據中心能耗趨勢（來源：Science）
同時，研究人員也表示，研究結果并不意味著 IT 行業(yè)和政策制定者可以高枕無憂，該團隊希望通過該模型的發(fā)布，來激發(fā)大家對數據中心能源消耗問題的更多研究。研究人員還基于他們的研究成果，提出了三種特定類型政策建議，以幫助減少未來數據中心能源使用的增長。
永無止境的數據中心能耗
數據中心的核心功能在于實現信息集中存儲、傳輸、交換。它的基本單位是服務器，若干服務器又組成一個機架，需求不同，數據中心的機架數量各異。與傳統(tǒng)能耗單元不同，數據中心 24 小時「連軸轉」，晝夜不停地運行。
由于其強大算力，數據中心已成為現代計算基礎架構不可或缺的一部分，越來越多的企業(yè)開始向數據中心尋求托管服務和云計算解決方案。
與水泥、冶金等傳統(tǒng)高耗能行業(yè)逐步進入平穩(wěn)發(fā)展期、能耗難以再現飛躍形成鮮明對比的是，數據中心作為新興產業(yè)，其用電量隨著業(yè)務擴容而加速增長的趨勢非常明顯，預計數據中心的數量將在未來兩到五年內顯著增長。
數據中心內部
隨著如此多新數據中心的面世，雖然在可持續(xù)能源解決方案方面有了創(chuàng)新性的發(fā)展，但現有情況是無論小型還是大型數據中心都消耗了大量電力，有必要考慮數據中心能耗的嚴峻現實。
調查顯示，僅 2017 年美國的數據中心就消耗了超過 900 億千瓦時的電量，需要 34 家大型燃煤電廠發(fā)電，才能滿足美國這些數據中心的電力需求。
在全球范圍內，數據中心的功耗總計約 416 太瓦，約占地球發(fā)電總量的 3％。通過對比發(fā)現，全球數據中心的能耗比英國這個擁有 6500 萬人口的工業(yè)化國家的能耗高 40％。
數據中心目前已經消耗了大量的能源，并且隨著每年建造更多設施，這種情況只會在未來繼續(xù)增加。由于全球 80％的能源仍由化石燃料產生，因此不斷增長的電力需求可能會成為一個問題。
降耗手段極為有限
在數據中心能耗不斷增加的背景上，中國近年來專門推出了一項衡量數據中心能效水平的評價指標——電能使用效率值（PUE）。該指標由數據中心設備總能耗除以信息設備能耗得出，基準值為 2，數值越接近 1，意味著能源利用效率越高。
2019 年 2 月，工信部、國家機關事務管理局、國家能源局出臺《關于加強綠色數據中心建設的指導意見》，要求到 2022 年，「數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE 達到 1.4 以下」。
但對現有數據中心的改造并非易事。對數據中心而言，信息設備能耗屬于無法壓減的能耗，因為早在購買服務器時就已確定基礎能耗，只有通過更先進的制造工藝才能實現節(jié)電?，F有措施更適用于冷卻等輔助環(huán)節(jié)的降耗，核心設備的降耗手段極為有限。
也正由于現有措施未能觸及核心問題，節(jié)能降耗的實際效果相當有限。根據《中國能源報》的相關報道，中國工程建設標準化協(xié)會信息通信專業(yè)委員會副主任委員曲海峰認為：「數據中心運營周期動輒 8—10 年，能耗管理不是一朝一夕的事?！?
而目前，對于能耗的事前評估、事中監(jiān)測及事后審計，尚無專門的主管部門負責，審核機制也是一片空白；哪怕是「最懂能耗」的能源行業(yè)，目前也未真正參與進來，對數據中心特性、運營并不夠了解，「更多還只是站在行業(yè)外看問題」。
因此建立相應的模型研究能耗問題變得尤為重要。詳細并全面的模型提供有關數據中心能源使用及其驅動因素的更細致入微的視圖，能夠使研究人員提出戰(zhàn)略性政策建議，以便將來更好地管理能源使用。
數據中心能耗的未來
倫斯伯克利國家實驗室的研究科學家 Arman Shehabi 表示：「考慮到數據中心是快速發(fā)展的能源密集型行業(yè)，我們確實需要對其進行嚴格的分析。較為不詳細的分析預測了數據中心能源使用的快速增長，但是沒有充分考慮行業(yè)所取得的歷史效率進步。當我們把缺失的部分包括在內時，我們的數字生活方式就會出現不同的景象?！?
為了描繪出更完整的圖景，研究人員整合了來自眾多來源的新數據，包括有關數據中心設備庫存、效率趨勢和市場結構的信息。生成的模型可以詳細分析數據中心設備（例如服務器，存儲設備和冷卻系統(tǒng)）和數據中心的類型（包括云和超大規(guī)模中心）以及按世界區(qū)域使用的能源。
在計算需求翻倍的情況下，歷史能源使用量和預計能源使用量（來源Science）
研究人員得出的結論是，數據中心近年來取得的效率提升，可能遠遠超過在全球經濟其他主要部門觀察到的效率提升。
不過，領導這項研究的 Eric Masanet 表示：「盡管數據中心在效率方面的歷史性進步令人矚目，但我們的研究結果并不意味著 IT 行業(yè)和政策制定者可以高枕無憂。我們認為仍然有足夠的剩余效率潛力可以持續(xù)數年，但不斷增長的數據需求意味著每個人——包括政策制定者、數據中心運營商、設備制造商和數據消費者——必須加緊努力減緩未來十年能源使用量可能出現的大幅上升?！?
Masanet 還表示：「我們希望為數據中心行業(yè)、政策制定者和公眾提供更準確的數據中心能耗信息。但是現實是，需要做更多的工作來更好地監(jiān)控能源使用情況，這就是為什么我們公開提供我們的模型和數據集的原因?！?
服務器
通過發(fā)布該模型，該團隊希望能激發(fā)對該領域的更多研究。研究人員還將他們的研究成果轉化為三種特定類型的政策，這些政策可以幫助減輕未來能源使用的增長，敦促政策制定者立即采取行動：
通過加強 IT 能源標準，提供財政激勵措施和傳播最佳能效實踐，來延長當前能效趨勢的壽命；
增加對下一代計算、存儲和散熱技術的研發(fā)投資，以減少未來的能源使用，同時鼓勵可再生能源的使用，以減少碳排放；
投資于數據收集、建模和監(jiān)控活動，以消除盲點并實現更可靠的數據中心能源政策決策。
論文地址：
https://science.sciencemag.org/content/367/6481/984
參考資料：
https://www.eurekalert.org/emb_releases/2020-02/nu-dcu022420.php
http://www.cnenergynews.cn/sylb/tj/201907/t20190724_756206.html
